지방중소도시의 스마트 모빌리티 선호도 분석
1) 요인분석 ( 개요
응답자 특성을 반영하는 복수의 질의응답에 대하여 공통의 잠재적 요인을 추출하고��
추출된 �� 요인들이 스마트 모빌리티를 선택할 확률을 분석하고자 요인분석��a�����
analysis)을 수행하였다.�응답자 특성 조사는 총 24개 문항으로 매우 그렇다�4)��그렇다
��)�� 아니다�2)�� 전혀 아니다��)� 순의 순서형 범주로 수집되었다.�
번
호 질문 매우
그렇다 그렇다 아니다 전혀 아니다
q1 나는 뉴스기사를 인터넷으로 본다 4 3 2 1
q2 나는 스마트폰으로 카톡을 한다 4 3 2 1
q3 나는 스마트폰을 이용하여 인터넷 뱅킹을 한다 4 3 2 1
q4 나는 스마트폰 앱을 이용하여 음식 주문을 한다 4 3 2 1
q5 나는 규칙적으로 운동을 한다 4 3 2 1
q6 나는 쉬지 않고 어려움 없이 걸을 수 있다 4 3 2 1
q7 나는 전반적으로 건강하다 4 3 2 1
q8 나는 신체적으로 장애를 갖고 있다 4 3 2 1
q9 나는 일회용 제품 사용을 자제 한다 4 3 2 1
q10 나는 분리수거에 익숙하다 4 3 2 1
q11 나는 미세 먼지가 심해지는 것을 걱정한다 4 3 2 1
q12 나는 자동차 매연이 싫다 4 3 2 1
q13 나는 교통비(차량유지비, 기름값, 주차비, 버스요금 등)가 아깝다 4 3 2 1
q14 나는 외식을 좋아하지 않는다 4 3 2 1
q15 나는 전기, 물 등을 아끼려고 노력한다 4 3 2 1
q16 나는 용돈이 부족하다고 느낀다 4 3 2 1
q17 나는 운전하는 것을 좋아한다 4 3 2 1
q18 나에게 자가용은 교통수단 이상의 의미이다 4 3 2 1
q19 나는 자가용이 사람의 사회적 위치를 나타낸다고 생각한다 4 3 2 1
q20 자가용은 나의 사생활(프라이버시)를 보호한다 4 3 2 1
q21 우리 동네는 언덕길이 많다 4 3 2 1
q22 우리 동네는 차량과 보도가 잘 분리되어 있다 4 3 2 1
q23 우리 동네는 주차하기 힘들다 4 3 2 1
q24 우리 동네는 차가 거의 막히지 않는다 4 3 2 1
<표 5-7> 응답자 특성 설문조사 항목
자료 : 저자 작성
제5장 지방중소도시의 스마트 모빌리티 선호도 분석 ․ 141
(2) 응답자 특성 요인 분석
타당성이 낮은 설문문항 또는 응답자들의 응답신뢰도가 낮은 문항이 있는 경우 분석 결과에 편의(bias)를 줄 수 있으므로 ����bac��s�a���a�검정을 통해 설문문항의 신뢰 도를 측정하였다.�신뢰도 분석 결과 ����bac��s�a���a�값이 0.678이며��이는 일반적 신뢰도 인정 허용기준 0.6�이상이므로 수용 가능한 신뢰도를 가지고 있는 것으로 나타 났다.�그러나 요인분석의 적합도를 측정하는 ��A(�easu�e�����a���i���Adequacy) 를 검토한 결과 <표 5-8>과 같이 q5��q6��q����q�5��q�7��q20은 적합도 기준 0.5보 다 작아 요인분석에서 제외하였다.
문항 질문 초기 추출 검정
q1 나는 뉴스기사를 인터넷으로 본다 1 0.735
q2 나는 스마트폰으로 카톡을 한다 1 0.686
q3 나는 스마트폰을 이용하여 인터넷 뱅킹을 한다 1 0.714
q4 나는 스마트폰 앱을 이용하여 음식 주문을 한다 1 0.69
q5 나는 규칙적으로 운동을 한다 1 0.488 < 0.5
q6 나는 쉬지 않고 어려움 없이 걸을 수 있다 1 0.448 < 0.5
q7 나는 전반적으로 건강하다 1 0.54
q8 나는 신체적으로 장애를 갖고 있다 1 0.538
q9 나는 일회용 제품 사용을 자제한다 1 0.645
q10 나는 분리수거에 익숙하다 1 0.637
q11 나는 미세 먼지가 심해지는 것을 걱정한다 1 0.744
q12 나는 자동차 매연이 싫다 1 0.649
q13 나는 교통비(차량유지비, 기름값, 주차비, 버스요금 등)가 아깝다 1 0.539
q14 나는 외식을 좋아하지 않는다 1 0.424 < 0.5
q15 나는 전기, 물 등을 아끼려고 노력한다 1 0.44 < 0.5
q16 나는 용돈이 부족하다고 느낀다 1 0.667
q17 나는 운전하는 것을 좋아한다 1 0.455 < 0.5
q18 나에게 자가용은 교통수단 이상의 의미이다 1 0.581
q19 나는 자가용이 사람의 사회적 위치를 나타낸다고 생각한다 1 0.555
q20 자가용은 나의 사생활(프라이버시)를 보호한다 1 0.481 < 0.5
q21 우리 동네는 언덕길이 많다 1 0.69
q22 우리 동네는 차량과 보도가 잘 분리되어 있다 1 0.575
q23 우리 동네는 주차하기 힘들다 1 0.572
q24 우리 동네는 차가 거의 막히지 않는다 1 0.509
<표 5-8> 설문문항별 MSA(Measure of Sampling Adequacy)
자료 : 저자 작성
142
요인추출을 위하여 주성분 분석을 수행하였으며����요인별로 전체의 관찰변수에 실 린 적재값 제곱에 분산이 최대가 되도록 요인 축을 회전하는 베리멕스 회전(Varimax) 을 이용하여 <표 5-9>과 같이 총 7개의 요인을 추출하였다.
문항 요인
1 2 3 4 5 6 7
q1.나는 뉴스기사를 인터넷으로 본다 0.866 q3.나는 스마트폰을 이용하여 인터넷 뱅킹
을 한다 0.833
q4.나는 스마트폰 앱을 이용하여 음식 주문
을 한다 0.823
q2.나는 스마트폰으로 카톡을 한다 0.780
q10.나는 분리수거에 익숙하다 0.815
q9.나는 일회용 제품 사용을 자제한다 0.764 q19.나는 자가용이 사람의 사회적 위치를
나타낸다고 생각한다 0.830
q18.나에게 자가용은 교통수단 이상의 의
미이다 0.787
q21.우리 동네는 언덕길이 많다 -0.742
q22.우리 동네는 차량과 보도가 잘 분리되
어 있다 0.652
q12.나는 자동차 매연이 싫다 0.764
q11.나는 미세 먼지가 심해지는 것을 걱정
한다 0.751
q23.우리 동네는 주차하기 힘들다 0.675
q24.우리 동네는 차가 거의 막히지 않는다 -0.605
q13.나는 교통비(차량유지비, 기름값, 주차
비, 버스요금 등)가 아깝다 0.461
q8.나는 신체적으로 장애를 갖고 있다 0.778
q7.나는 전반적으로 건강하다 -0.626
<표 5-9> 회전된 성분행렬
주: Extraction: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
자료 : 저자 작성
요인 1은 q1��q2��q3��q4로 구성되었으며��주로 스마트 폰과 인터넷을 이용하여 실 생활에 활용하는 정도를 질문하는 항목들로 ‘��� 활용도�� 요인으로 정의하였다.� 요인 2는 q9��q10으로 그룹화 되었으며��일회용 제품사용과 분리수거 등에 대한 항목들이므 로 ‘환경의식��요인으로 정의하였다.�요인 3은 q1���q19로 구성되었으며��자가용 이
제5장 지방중소도시의 스마트 모빌리티 선호도 분석 ․ 143 용의 호감도의 정도를 질문하는 항목이므로 ‘자동차 호감도��요인으로 정의하였다.�요 인 4는 q21��q22을 포함하며��거주지 내의 도로 종단구배��보차도 분리에 대한 인식을 평가하는 항목이므로 ‘건조환경 인식��요인으로 정의하였다.�요인 5는 q11��q12로 구 성되었으며��미세먼지��매연 등에 대한 항목으로 ‘대기오염 인식��요인으로 정의하였 다.�요인 6은 q1���q2���q24로 구성되었으며��주차��교통 혼잡��교통비용 등의 교통 조건에 대한 인식을 조사하는 항목이므로 ‘교통환경 인식��요인으로 정의하였다.�마지 막으로 요인 7은 q7��q8을 포함하며��자신의 건강에 대한 평가와 관련이 있으므로 ‘건 강상태 인식�� 요인으로 정의하였다.
추출된 요인들이 스마트 모빌리티 선택 시 미치는 영향력을 파악하기 위하여 로짓 분석을 수행하였다.�<표 5�1���11>의 분석 결과를 통하여 ���활용도��환경의식은 보 완용 스마트 모빌리티 선택에 영향을 미치며��환경의식과 건조환경 인식은 대체용 스 마트 모빌리티 선택에 영향을 주는 것을 알 수 있다.�
���활용도가 높은 이용자들과 환경의식이 높은 이용자들은 보완용 스마트 모빌리티 를 선택할 확률이 높게 나타났다.�즉��인터넷과 스마트폰 활용에 익숙한 사람들과 일회 용 제품사용 지양 및 분리수거에 적극 참여하는 등 환경의식이 높은 사람들은 현재 통 행수단을 보완하는 목적으로 스마트 모빌리티를 선택할 확률이 높다.�환경의식과 건조 환경에 대한 인식이 높은 사람일수록 현재 이용하는 교통수단을 스마트 모빌리티로 대 체할 확률이 높은 것으로 나타났다.�
변수 Coef. Std. Err. t p-value
요인 1. IT 활용도 0.263 0.101 2.59 0.01
요인 2. 환경의식 0.273 0.101 2.71 0.01
상수 -0.585 0.099 -5.91 0.00
Number of obs 465
LR chi2(3) 17.85
Prob > chi2 0.0005
Pseudo R2 0.0293
Log likelihood -295.82423
<표 5-10> 로짓분석: 보완용 스마트 모빌리티 선택 확률모형 및 주성분요인
자료 : 저자 작성
144
변수 Coef. Std. Err. t p-value
요인 2. 환경의식 0.297 0.129 2.31 0.02
요인 4.건조환경 인식 1.194 0.112 10.64 0.00
상수 465
LR chi2(2) 9.67
Prob > chi2 0.0079
Pseudo R2 0.0189
Log likelihood -250.72311
<표 5-11> 로짓분석: 대체용 스마트 모빌리티 선택 확률모형 및 주성분요인
자료 : 저자 작성
2) 로지스틱 회귀분석